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matlab产生随机数的方法 第一种方法是用 random 语句，其一般形式为y = random(分布的英文名,A1,A2,A3,m,n)，表示生成 m 行 n 列的 m × n 个参数为 ( A1 , A2 , A3 ) 的该分布的随机数。例如:(1) R = random(Normal,0,1,2,4): 生成期望为 0,标准差为 1 的(2 行 4 列)2× 4 个正态随机数(2) R = random(Poisson,1:6,1,6):　 依次生成参数为 1 到 6 的(1 行 6 列)6 个 Poisson 随机数 第二种方法是针对特殊的分布的语句：一． 几何分布随机数　 （下面的 P，m 都可以是矩阵）?? R = geornd(P) 　 （生成参数为 P 的几何随机数）?? R = geornd(P,m)　 （生成参数为 P 的 × m 个几何随机数）?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ??? １?? R = geornd(P,m,n)　 （生成参数为 P 的 m 行 n 列的 m × n 个几何随机数）??? 例如(1)　 R = geornd(1./ 2.^(1:6)) ( 生成参数依次为 1/2,1/2^2,到 1/2^6 的 6 个几何随机数)(2)　 R = geornd(0.01,[1 5]) (生成参数为 0.01 的（１行５列）5 个几何随机数). 二．Beta 分布随机数R = betarnd(A,B)　 （生成参数为 A,B 的 Beta 随机数）R = betarnd(A,B,m)　 （生成 × m 个数为 A,B 的 Beta 随机数）?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? １R = betarnd(A,B,m,n)　 （生成 m 行 n 列的 m × n 个数为 A,B 的 Beta 随机数）. 三．正态随机数R = normrnd(MU，SIGMA)　 （生成均值为 MU，标准差为 SIGMA 的正态随机数）R = normrnd(MU，SIGMA,m)　 （生成 1× m 个正态随机数）??????????????????????????????????????R = normrnd(MU，SIGMA,m,n) （生成 m 行 n 列的 m × n 个正态随机数）?? 例如(1) R = normrnd(0,1,[1 5]) 　 生成 5 个正态(0,1) 随机数?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ???(2) R = normrnd([1 2 3;4 5 6],0.1,2,3)　 生成期望依次为[1,2,3;4,5,6], 方差为 0.1 的 2× 3 个正态随机数． 四．二项随机数：类似地有R = binornd(N,P)　　R = binornd(N,P,m) 　　R = binornd(N,p,m,n)?? 例如?? n = 10:10:60; 　 r1 = binornd(n,1./n)　 或 r2 = binornd(n,1./n,[1 6]) （都生成参数分别为?? 1 ?? ?? ?? 1?? ), L, ( 60, ) 的６个二项随机数．(10,??? 10 ?? ?? ?? 60 五．自由度为 V 的 χ 2 随机数：R = chi2rnd(V)　 　　R = chi2rnd(V 　　　R = chi2rnd(V?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ??? ,m) ?? ?? ?? ?? ,m,n) 六．期望为 MU 的指数随机数（即 Exp ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? 随机数）：?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? 1?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? MUR = exprnd(MU)　　　R = exprnd(MU,m)　　R = exprnd(MU,m,n) 七．自由度为 V1， V2 的 F 分布随机数：?? R = frnd(V1，V2)　　 R = frnd(V1， V2,m)　　R = frnd(V1，V2,m,n) 八． Γ ( A, λ ) 随机数：?? R = gamrnd（A,lambda）　 R = gamrnd（A,lambda,m)　 R = gamrnd（A,lambda,m,n) 九．超几何分布随机数：?? R = hygernd(N,K,M)　　　R = hygernd(N,K,M,m)　　R = hygernd(N,K,M,m,n) 十．对数正